介绍
近年来，人工智能（AI）的应用已成为决定企业竞争力的重要因素。其中，“基于企业内部数据学习的本地部署AI”尤其受到关注。尽管云端AI正逐渐成为主流，但出于安全和数据治理的考虑，越来越多的企业开始有意识地在自身环境中部署AI。
总之，本地部署的人工智能是优化业务运营并安全利用高度机密数据的强大工具。这是因为它允许构建满足您特定需求的定制化人工智能模型，同时最大限度地降低数据泄露的风险。
本文对本地部署人工智能进行了清晰易懂的解释，从基础知识到优势、挑战和关键成功因素，即使是初学者也能轻松理解。
什么是本地部署人工智能？
本地部署环境的基础知识及其与云环境的区别
本地部署人工智能是指人工智能系统在公司自己的服务器环境中构建和运行，也称为“本地部署”。本地部署是指公司拥有并管理自己的IT基础设施（服务器、网络、存储等）的配置方式。
另一方面，云端AI是指在AWS和谷歌云等外部服务上使用AI的方法。云端的优势在于初始成本低、部署速度快，但主要区别在于数据需要发送到外部。
关键在于“数据存储位置”。采用本地部署的人工智能，公司内部数据不会离开公司场所，从而显著降低信息泄露的风险。对于处理机密信息的行业，例如金融、医疗保健和制造业，这种差异尤为重要，因为它往往成为企业决定是否采用该技术的关键因素。
简而言之，本地部署的 AI 以“安全优先”为特点，而云端 AI 则以“速度优先”为特点。
人工智能从公司内部数据中学习的机制
人工智能“学习”指的是它能够从数据中发现模式，并做出预测和判断。用于此目的的代表性技术是“机器学习”。
机器学习是一种无需人工编写规则即可自动从数据中发现模式的技术。例如，通过使用历史销售数据训练系统，就可以预测未来的需求。
采用本地部署的人工智能时，所有用于训练的数据都局限于公司内部。例如，会使用以下类型的数据：
- 客户信息（CRM 数据）
- 销售历史
- 来自生产线的传感器数据
- 内部文件和知识
这使得人工智能能够做出针对“贵公司特定业务流程”的优化决策。它能够实现高度精确的现场分析，而这是通用人工智能难以实现的。
为什么本地部署的人工智能现在如此引人注目？
目前，本地部署人工智能之所以重新受到关注，主要有三个原因。
首先是“加强数据治理”。数据治理是指公司妥善管理和控制数据的机制。随着《个人信息保护法》和《通用数据保护条例》（GDPR）等法规日益严格，不将数据传输到外部的本地环境的重要性也日益凸显。
第二个趋势是“生成式人工智能的普及”。随着 ChatGPT 等生成式人工智能的出现，企业开始考虑部署利用自身数据的人工智能。然而，由于担心云端使用存在信息泄露风险，本地部署的人工智能正逐渐成为一种选择。
第三点是“硬件性能的提升”。GPU（图形处理器）技术的进步使得高性能人工智能处理即使在企业内部也成为可能。此前只有大型企业才能使用的人工智能技术，现在中型企业也能应用了。
因此，随着技术、法规和需求的融合，本地部署的人工智能再次引起人们的关注。
利用内部人工智能技术开发公司内部数据的优势
增强安全性和隐私性
总之，本地部署人工智能的最大优势在于其“极高的安全性”。
在云环境中，数据通过互联网发送到外部服务器。因此，由于通信路径错误或云端配置错误，存在信息泄露的风险。
另一方面，采用本地部署的人工智能，数据保留在公司网络内部，显著降低了遭受外部攻击的风险。这对于处理以下类型信息的公司尤为重要：
- 个人信息
- 研发数据
- 保密合同信息
另一个关键特性是它与“零信任安全”理念的兼容性。“零信任”是一种近年来备受关注的安全方法，其基本原则是“不信任任何访问权限”。因此，对于将安全放在首位的公司而言，本地部署的人工智能是理想之选。
可定制性和业务优化
本地部署人工智能的一大优势在于它能够根据公司的具体需求进行精细定制。
云端人工智能通常使用通用模型，并提供一定程度的灵活性，但其针对特定业务流程的定制能力有限。另一方面，本地部署的人工智能可以对数据和模型进行内部管理，从而实现优化以匹配业务流程。
例如，在制造业中，用于检测缺陷产品的AI可以根据公司产品的具体特性进行定制。在销售领域，它可以学习每个客户的购买趋势，并建议最佳的推销时机。
这里最关键的是“领域知识”。领域知识指的是关于特定行业或业务的专业知识。本地部署的人工智能通过将这些领域知识与数据相结合，支持更准确的决策。
因此，它不仅可以提高运营效率，而且可以直接带来销售额的增长和成本的降低。
对成本和运营方面进行务实的评估
本地部署的人工智能一直被认为“成本高昂”，但实际上，从长远来看，它未必是劣势。
当然，前期投资，例如购买服务器和GPU以及搭建环境，是必不可少的。然而，云端AI是按使用量收费的，所以使用越多，成本就越高。
例如，持续处理大量数据的公司每年可能需要支付数千万日元的云费用。另一方面，本地部署的人工智能主要基于固定成本，因此使用越多，其成本效益往往越高。
此外，其低延迟（处理延迟）也值得关注。由于它不需要在本地环境中进行通信，因此在实时处理方面表现出色。
因此，本地部署人工智能是一个现实的选择，虽然初始投资较高，但从长远来看是合理的。
实施本地人工智能的挑战和成功因素
实施过程中遇到的技术难题
实施本地人工智能的最大障碍是其“技术难度”。
首先，你需要人工智能工程师和数据科学家等专业人员。数据科学家是运用统计学和机器学习技术分析数据的专业人士。
此外，基础设施建设也至关重要。这需要广泛的知识，包括GPU服务器设计、存储管理和网络配置。另外，“数据预处理”阶段也十分重要。这涉及到将数据准备成易于人工智能学习的格式，实际上它占了整体工作负载的很大一部分。
换句话说，本地部署人工智能不仅仅是引入一个工具；它需要“整个组织的数字化转型（DX）”。
运营结构和人力资源的重要性
本地部署的人工智能并非一次性实施；持续运行是其成功的关键。
人工智能模型的准确率会随着时间推移而下降。这种现象被称为“模型漂移”，指的是由于数据变化导致预测准确率降低。因此，定期进行重新训练和评估是必要的。
此外，培养公司内部了解人工智能的人才至关重要。如果现场工作人员和IT部门之间缺乏协作，人工智能将沦为一种形式主义。成功的公司会彻底落实以下几点：
- 从小处着手
- 设定清晰的关键绩效指标。
- 持续改进
这意味着人工智能现在正与实际的商业价值联系起来。
成功企业的共同特征
成功实施本地部署人工智能的公司有几个共同点。
首先，目标必须明确。如果引入人工智能本身就成为目标，那么很难取得成效。诸如“提高运营效率”之类的具体目标至关重要。
其次，数据组织的重要性不容忽视。人工智能高度依赖数据的质量。无论人工智能多么先进，如果数据分散或不准确，它都无法产生结果。
最后，还有“管理层的理解”。本地部署人工智能需要投资决策，因此高层管理者的承诺对成功至关重要。
考虑到这些要点，可以说本地部署的人工智能不仅仅是一种 IT 实现，而是“业务战略的一部分”。
摘要
本地部署的人工智能是一个强大的工具，它能够在安全地利用公司内部数据的同时，实现高级业务优化。
虽然它在安全性、可定制性和成本效益方面具有显著优势，但其实施需要技术专长和建立健全的组织结构。然而，如果管理得当，它有可能极大地提升公司的竞争力。
未来，结合云端和本地部署解决方案的“混合人工智能”很可能成为主流。找到最适合贵公司的解决方案是成功的第一步。